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Hash: sha256:3d876fdb7af76dfcc3a5d457438da06d56f6953ac8a45107b401209b526066b9
What it is: What a remote MCP server returned when asked what it offers: 8 tools

The blob, as servednamed by its sha256

{
  "instructions": "슈퍼쇼핑 — 한국 쇼핑 상품 검색·비교·추천 MCP.\n다나와·컴퓨존·11번가(신품) + 번개장터·당근마켓·중고나라(중고) 6개 소스를 통합해, 패션·전자제품\n8천여 상품을 한 곳에서 가격비교·추천한다.\n\n[워크플로우 — 이 순서로 도구를 체이닝]\n1) search_products: 사용자가 찾는 상품을 자연어로 검색(성별·가격·도메인 자동 필터). 검색어가\n   모호하고 '추천'만 원하면 recommend_products.\n2) compare_products / get_product_detail: 후보 비교 또는 한 상품 심층 확인.\n   get_product_detail의 other_sources는 같은 모델의 신품↔중고 가격차를 준다.\n3) get_product_image: 상품 사진을 보여줄 때 호출(검색 결과의 thumbnail은 URL이라 화면에 안 뜸).\n4) initiate_checkout: 사용자가 구매 의사를 보이면 구매 링크로 연결.\n\n[결과 제시 규칙]\n- 상품을 보여줄 때 buy_url(없으면 source_url)을 클릭 가능한 링크로 함께 제시하라.\n- 사진을 요청하면 get_product_image를 호출해 실제 이미지를 렌더하라.\n- 응답에 affiliate_disclosure가 있으면 반드시 사용자에게 고지하라(제휴 수수료 안내, 표시광고법).\n- 신품·중고가 함께 잡히면 condition(new/used)과 가격차를 명확히 구분해 안내하라.\n\n[차별점] 6소스 신품+중고 교차 가격비교 · 한국어 의미검색 · 성별/도메인(패션·전자) 자동 분리.\n",
  "tools": [
    {
      "description": "슈퍼쇼핑 카테고리 시세 분석 — 가격 분포·최저가몰·대안.\n\n언제: 사용자가 시세/적정가를 물을 때(\"그래픽카드 요즘 얼마\", \"노트북 가격대\"). category는 이름(예: '노트북') 또는 ID.\n반환: 가격 통계(최저/중앙/최고·분포)·최저가 쇼핑몰·대안 상품.",
      "inputSchema": {
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      "description": "슈퍼쇼핑 상품 여러 개(2~5개)의 스펙·가격 비교 매트릭스 + 한 줄 결론.\n\n언제: 사용자가 후보 여러 개를 견주려 할 때(\"이 중에 뭐가 나아?\"). product_ids는 search 결과에서.\n반환: {attributes: 공통 키, matrix: 상품별 값/가격, verdict: 한국어 결론}.",
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      "description": "슈퍼쇼핑 상품의 전체 상세 — 스펙·쇼핑몰별 가격(offers)·신품/중고 교차비교.\n\n언제: 사용자가 한 상품을 깊이 보거나 구매 직전일 때. (product_id는 search/recommend 결과에서 얻는다)\n반환: 전체 속성 + offers(쇼핑몰별 buy_url) + comparison_url + other_sources(같은 모델의 다른 소스\n  신품↔중고 가격 스프레드) + affiliate_disclosure(있으면 고지).\n  → other_sources로 \"같은 모델 중고는 얼마\" 같은 가격차를 안내하면 좋다.",
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    {
      "description": "슈퍼쇼핑 상품의 대표 이미지를 실제 이미지(렌더 가능)로 반환.\n\n언제: 사용자가 상품 사진을 보고 싶어할 때(\"이 코트 보여줘\"). 검색/추천 결과의 thumbnail은\nURL(텍스트)이라 화면에 안 뜨므로, 시각 확인이 필요하면 이 툴로 이미지 자체를 가져온다.\n반환: 이미지 콘텐츠(여러 개를 한 번에 보여주지 말고 관심 상품 위주로 호출).",
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    {
      "description": "슈퍼쇼핑에서 선택한 상품의 구매로 연결 — 최저가 쇼핑몰의 구매 링크와 가격·고지를 반환.\n\n언제: 사용자가 구매 의사를 보일 때(\"이거 살래\", \"구매하기\"). 실제 결제는 판매처 페이지에서 일어난다.\n반환: {payload: {merchant, buy_url(제휴 변환됨), price, ...}, affiliate_disclosure?, next_actions}.\n  → buy_url을 명확한 구매 링크로 제시하고, affiliate_disclosure가 있으면 반드시 고지하라.\n  중고(used)는 개인 직거래이므로 안전결제/실물확인을 안내하라.",
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    {
      "description": "슈퍼쇼핑에서 어울리는 코디를 추천 (씨앗 상품 또는 의도 기반).\n\n언제: \"이 코트에 어울리는 코디\", \"가을 데이트룩 코디\" 처럼 한 벌 구성을 원할 때.\n인자: product_id(씨앗 아이템, 선택), intent(의도/무드, 선택), budget(전체 예산 상한, 선택). 둘 중 하나는 필요.\n반환: {seed, items:[{slot, title, min_price, reason, buy_url, thumbnail, source}], styling_reason, affiliate_disclosure?}.\n  → 각 아이템을 buy_url 링크와 함께 제시하고, 사진은 get_product_image로 보여줘라.",
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      "description": "슈퍼쇼핑에서 의도·예산 기반 상품 추천 + 추천 근거.\n\n언제: 사용자가 구체적 검색어 없이 용도/취향/예산만 말할 때(\"겨울 데이트룩 추천\", \"50만원대 가성비 노트북\").\n인자: intent(용도/취향), budget(예산 상한), must_have(필수 조건).\n반환: {recommendations: [{title, min_price, reason, buy_url, thumbnail, source}], affiliate_disclosure?}.\n  → 각 추천을 buy_url 링크와 함께 제시하고, 사진은 get_product_image로 보여줘라.",
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      "description": "자연어로 신품·중고 통합 상품 검색 (슈퍼쇼핑의 기본 진입점).\n\n언제: 사용자가 특정 상품을 찾을 때. 예) \"남성 패딩 20만원 이하\", \"중고 RTX 4070\", \"27인치 게이밍 모니터\".\n자동 처리: 도메인(패션/전자)·성별·가격대·속성을 질의에서 추출해 필터링.\n반환: {items: [{title, min_price, key_specs, thumbnail, buy_url, source, condition, ...}], total}.\n  → 결과 제시 시 각 buy_url을 링크로 함께 보여줘라. 사진은 get_product_image로 렌더.\n추천만 원하거나 검색어가 모호하면 recommend_products를 써라.",
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